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ainative-strapi-mcp-server

ainative-strapi-mcp-server

ローカル
github.com/AINative-Studioビジネス・マーケティング013 週間前に更新

ainative-strapi-mcp-server について

ainative-strapi-mcp-serverは、AIアシスタントをStrapi CMSに接続し、ブログ記事、チュートリアル、イベントを管理します。コンテンツの作成、更新、公開、絞り込みに加え、著者や分類情報も参照できます。

主な機能

  1. 01ブログ記事の作成、取得、更新、公開
  2. 02難易度と所要時間を含むチュートリアル管理
  3. 03イベントと詳細情報の管理
  4. 04メタデータによるコンテンツの絞り込み
  5. 05著者、カテゴリ、タグの一覧取得

活用シーン

  1. 01AIアシスタント経由でブログ記事を公開
  2. 02チュートリアル一覧の更新と絞り込み
  3. 03ウェビナーやワークショップの掲載管理

MCP 対応

設定したStrapi URLと管理者認証情報を使用し、MCP対応AIアシスタントにStrapiのコンテンツ管理操作を提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"ainative-studio-ainative-strapi": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ainative-strapi-mcp-server"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y ainative-strapi-mcp-server

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmainative-strapi-mcp-server1.4.1

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

AINative Strapi MCP サーバー

npm version License: MIT

Strapi CMS のブログ公開とコンテンツ管理を自然言語で行えます。AI アシスタント向けの、本番環境対応の MCP(Model Context Protocol)連携です。

機能

  • ブログ投稿の管理:Markdown に対応したブログ投稿の作成、読み取り、更新、公開
  • チュートリアルシステム:難易度と所要時間の記録に対応した、手順ごとのチュートリアルを作成
  • イベント管理:ウェビナー、ワークショップ、ミートアップ、カンファレンスを管理
  • 高度なフィルタリング:カテゴリ、タグ、作成者、難易度、イベント種別で検索・絞り込み
  • メタデータ操作:作成者、カテゴリ、タグを一覧表示
  • 本番環境対応:包括的なテストスイートで合格率 100%を達成

インストール

グローバルインストール
npm install -g ainative-strapi-mcp-server
MCP 対応 AI アシスタント向け

MCP 設定ファイルに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "ainative-strapi": {
      "command": "ainative-strapi-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "STRAPI_URL": "https://your-strapi-instance.com",
        "STRAPI_ADMIN_EMAIL": "[email protected]",
        "STRAPI_ADMIN_PASSWORD": "your-secure-password"
      }
    }
  }
}

環境変数

変数必須説明
STRAPI_URLはいStrapi インスタンスの URL(例:https://cms.example.com)
STRAPI_ADMIN_EMAILはい認証用の管理者メールアドレス
STRAPI_ADMIN_PASSWORDはい認証用の管理者パスワード

利用可能な操作

ブログ投稿の操作(6)
  1. strapi_create_blog_post - 新しいブログ投稿を作成
  2. strapi_list_blog_posts - 高度なフィルタリングを使ってブログ投稿を一覧表示
  3. strapi_get_blog_post - ドキュメント ID を指定してブログ投稿を取得
  4. strapi_update_blog_post - 既存のブログ投稿を更新
  5. strapi_publish_blog_post - ブログ投稿を公開または非公開にする
  6. strapi_list_authors - すべての作成者を一覧表示
  7. strapi_list_categories - すべてのブログカテゴリを一覧表示
  8. strapi_list_tags - すべてのブログタグを一覧表示
チュートリアルの操作(5)
  1. strapi_create_tutorial - 手順ごとのチュートリアルを作成
  2. strapi_list_tutorials - フィルタリングしてチュートリアルを一覧表示
  3. strapi_get_tutorial - ドキュメント ID を指定してチュートリアルを取得
  4. strapi_update_tutorial - 既存のチュートリアルを更新
  5. strapi_publish_tutorial - チュートリアルを公開または非公開にする
イベントの操作(5)
  1. strapi_create_event - 新しいイベントを作成
  2. strapi_list_events - フィルタリングしてイベントを一覧表示
  3. strapi_get_event - ドキュメント ID を指定してイベントを取得
  4. strapi_update_event - 既存のイベントを更新
  5. strapi_publish_event - イベントを公開または非公開にする

使用例

ブログ投稿の作成
strapi_create_blog_post({
  title: "Getting Started with AI Development",
  content: "# Introduction\n\nLet's explore AI development...",
  description: "A beginner's guide to AI development",
  author_id: 1,
  category_id: 2,
  tag_ids: [1, 3, 5]
})
フィルターを使ったブログ投稿の一覧表示
strapi_list_blog_posts({
  status: "published",
  category_id: 2,
  page: 1,
  pageSize: 10,
  sort: "publishedAt:desc"
})
チュートリアルの作成
strapi_create_tutorial({
  title: "Building Your First AI Agent",
  content: "# Step 1: Setup\n\nFirst, install the required packages...",
  description: "Learn to build AI agents from scratch",
  difficulty: "beginner",
  duration: 30,
  author_id: 1
})
イベントの作成
strapi_create_event({
  title: "AI Development Workshop",
  description: "Hands-on workshop for building AI applications",
  event_type: "workshop",
  start_date: "2025-02-15T10:00:00Z",
  end_date: "2025-02-15T16:00:00Z",
  location: "Virtual - Zoom",
  registration_url: "https://example.com/register",
  max_attendees: 50
})

バージョン履歴

v1.0.0 (2025-12-13)
  • 初回リリース
  • ブログ投稿、チュートリアル、イベントに対応
  • CRUD 機能を備えた 18 個の操作
  • 高度なフィルタリングと検索
  • 包括的なテストを実施した本番環境対応

ライセンス

MIT License - 詳細は LICENSE ファイルをご覧ください

サポート

問題、質問、コントリビューションについては、以下をご利用ください。

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。お気軽に Pull Request を送信してください。

謝辞

Model Context Protocol エコシステム向けに AINative Studio が開発しました。

コメント

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。